零基礎(chǔ)學(xué)Python爬蟲、數(shù)據(jù)分析與可視化從入門到精通
定 價(jià):89.8 元
- 作者:孟兵 李杰臣
- 出版時(shí)間:2021/1/1
- ISBN:9787111668992
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP311.561
- 頁(yè)碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16K
本書以Python語(yǔ)言為工具,從編程新手的角度和日常辦公的需求出發(fā),講解如何通過(guò)Python編程高效地完成數(shù)據(jù)的獲取、處理、分析與可視化。全書共13章。第1-2章主要講解Python編程環(huán)境的搭建和Python語(yǔ)言的基礎(chǔ)語(yǔ)法知識(shí)。第3-6章以數(shù)據(jù)處理與分析為主題,講解NumPy模塊和pandas模塊的基本用法和實(shí)際應(yīng)用。第7-9章以數(shù)據(jù)獲取為主題,講解如何通過(guò)編寫爬蟲程序從網(wǎng)頁(yè)上采集數(shù)據(jù),井保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中等。
Python語(yǔ)言功能強(qiáng)大而靈活,具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性,同時(shí)它的語(yǔ)法又相對(duì)簡(jiǎn)潔易懂,沒有編程基礎(chǔ)的普通辦公人員經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)也能輕松上手。本書以Python語(yǔ)言為工具,從編程新手的角度和日常辦公的需求出發(fā),深入淺出地講解如何通過(guò)Python編程高效地完成數(shù)據(jù)的獲取、處理、分析與可視化。
全書共13章。**章和第2章主要講解Python編程環(huán)境的搭建和Python語(yǔ)言的基礎(chǔ)語(yǔ)法知識(shí)。第3~6章以數(shù)據(jù)處理與分析為主題,講解NumPy模塊和pandas模塊的基本用法和實(shí)際應(yīng)用。第7~9章以數(shù)據(jù)獲取為主題,由淺入深地講解如何通過(guò)編寫爬蟲程序從網(wǎng)頁(yè)上采集數(shù)據(jù),并保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。**0章主要講解自然語(yǔ)言處理技術(shù)在文本分詞中的應(yīng)用。**1章和**2章以數(shù)據(jù)可視化為主題,講解如何使用Matplotlib模塊和pyecharts模塊繪制圖表。**3章通過(guò)量化金融案例對(duì)前面所學(xué)的知識(shí)進(jìn)行了綜合應(yīng)用。
本書適合想要提高數(shù)據(jù)處理和分析效率的職場(chǎng)人士和辦公人員閱讀,也可供Python編程愛好者參考。
前言
如何獲取學(xué)習(xí)資源
第1章 Python快速上手
1.1 Python編程環(huán)境的搭建
1.2 Python的模塊
1.2.1 初識(shí)模塊
1.2.2 模塊的安裝
第2章 Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法知識(shí)
2.1 變量
2.2 數(shù)據(jù)類型:數(shù)字與字符串
2.2.1 數(shù)字
2.2.2 字符串
2.2.3 數(shù)據(jù)類型的查詢
2.2.4 數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換
2.3 數(shù)據(jù)類型:列表、字典、元組與集合
2.3.1 列表
2.3.2 字典
2.3.3 元組和集合
2.4 運(yùn)算符
2.4.1 算術(shù)運(yùn)算符和字符串運(yùn)算符
2.4.2 比較運(yùn)算符
2.4.3 賦值運(yùn)算符
2.4.4 邏輯運(yùn)算符
2.5 編碼基本規(guī)范
2.5.1 縮進(jìn)
2.5.2 注釋
2.6 控制語(yǔ)句
2.6.1 if語(yǔ)句
2.6.2 for語(yǔ)句
2.6.3 while語(yǔ)句
2.6.4 控制語(yǔ)句的嵌套
2.7 函數(shù)
2.7.1 內(nèi)置函數(shù)
2.7.2 自定義函數(shù)
2.8 模塊的導(dǎo)入
2.8.1 import語(yǔ)句導(dǎo)入法
2.8.2 from語(yǔ)句導(dǎo)入法
第3章 數(shù)組的存儲(chǔ)和處理——NumPy模塊
3.1 創(chuàng)建數(shù)組
3.1.1 使用array()函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組
3.1.2 創(chuàng)建等差數(shù)組
3.1.3 創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)組
3.2 查看數(shù)組的屬性
3.3 選取數(shù)組元素
3.3.1 一維數(shù)組的元素選取
3.3.2 二維數(shù)組的元素選取
3.4 數(shù)組的重塑與轉(zhuǎn)置
3.4.1 一維數(shù)組的重塑
3.4.2 多維數(shù)組的重塑
3.4.3 數(shù)組的轉(zhuǎn)置
3.5 數(shù)組的處理
3.5.1 添加數(shù)組元素
3.5.2 刪除數(shù)組元素
3.5.3 處理數(shù)組的缺失值
3.5.4 處理數(shù)組的重復(fù)值
3.5.5 拼接數(shù)組
3.5.6 拆分?jǐn)?shù)組
3.6 數(shù)組的運(yùn)算
3.6.1 數(shù)組之間的四則運(yùn)算
3.6.2 數(shù)組元素的統(tǒng)計(jì)運(yùn)算
第4章 數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理——pandas模塊入門
第5章 數(shù)據(jù)的高級(jí)處理——pandas模塊進(jìn)階
第6章 使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
第7章 Python爬蟲基礎(chǔ)
第8章 Python爬蟲進(jìn)階
第9章 表格數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)庫(kù)詳解
第10章 自然語(yǔ)言處理
第11章 數(shù)據(jù)可視化——Matplotlib模塊
第12章 數(shù)據(jù)可視化神器——pyecharts模塊
第13章 量化金融——股票信息挖掘與分析